mHealth-assisted expiratory muscle strength training in Parkinson's disease patients: A proof-of-concept study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Expiratory muscle strength training (EMST) is acknowledged for its therapeutic benefits in Parkinson's disease (PD), yet long-term adherence remains a challenge. OBJECTIVE: The primary aim of this study was to assess the preliminary effects of EMST coupled with a mobile health app (SpiroGym) on self-efficacy and exercise adherence in PD patients. The secondary aim was to assess the usability of the SpiroGym app. METHODS: This single-group, multicenter, multinational proof-of-concept study involved 63 PD patients across four tertiary PD centers. Participants were enrolled in either a 1-week (n = 35) or 24-week (n = 28) EMST program coupled with SpiroGym app. Self-efficacy was assessed using the Self-Efficacy for Home Exercise Program scale (SEHEPS) and exercise adherence was monitored by SpiroGym app. Usability was evaluated using the System Usability Scale. RESULTS: Post-intervention, significant improvements in SEHEPS were observed in 1-week group (d = 0.48; p = 0.02) and 24-week group (d = 0.57; p = 0.002). Adherence rates in the 24-week PD patient group were high throughout the course of the study. Post-training SEHEPS was found to correlate (rho = 0.55; adjusted p = 0.016) with adherence to EMST during the non-supervised maintenance phase. The SpiroGym app exhibited high usability (>85th percentile score), with no significant differences noted between short-term and long-term use, indicating sustained user satisfaction. CONCLUSIONS: The results of our study suggest a promising role for SpiroGym app in supporting adherence to home-based EMST in PD patients. Nevertheless, future comparative studies are required to confirm SpiroGym's effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».